mean_gamma_deviance

sklearn.metrics.mean_gamma_deviance(y_true, y_pred, *, sample_weight=None)

平均伽瑪偏差迴歸損失。

伽瑪偏差等同於具有冪參數 power=2 的 Tweedie 偏差。它對於目標變數的縮放是不變的，並測量相對誤差。

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參數:

y_true形狀如 (n_samples,) 的類陣列

真實（正確）的目標值。要求 y_true > 0。

y_pred形狀如 (n_samples,) 的類陣列

估計的目標值。要求 y_pred > 0。

sample_weight形狀如 (n_samples,) 的類陣列，預設值=None

樣本權重。

返回:

loss浮點數

一個非負浮點數值（最佳值為 0.0）。

範例

>>> from sklearn.metrics import mean_gamma_deviance
>>> y_true = [2, 0.5, 1, 4]
>>> y_pred = [0.5, 0.5, 2., 2.]
>>> mean_gamma_deviance(y_true, y_pred)
1.0568...